Zusammenfassungen der Vorträge

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1 8. GI/KuVS-Fachgespräch Ortsbezogene Anwendungen und Dienste September 2011, Ludwig-Maximilians-Universität München Zusammenfassungen der Vorträge

2 Inhaltsverzeichnis Mario Haustein Lokalisierung durch die Messung von Signallaufzeiten mittels handelsüblicher Wireless-LAN-Adapter 4 Roland M. Wagner, Andres Westermann, Damian Lasnia,Johannes Bolz, David Nöggerath, Elizaveta Karpakova indoor information infrastructure (iii): Using gyroscope, barometer and NFC sensors to capture, to reference and to locate indoor geometry on Android 5 Martin Werner Simulation WLAN-basierter Indoor-Positionierung unter Verwendung von CAD-Plänen 7 Sebastian Müller Storing aggregated traces for map construction 8 Wolf Heidrich, Martin Schulze, Moritz Kessel, Martin Werner Robustes Map-Matching hoch aufgelöster, fahrzeugbasierter GPS- Tracks 13 Markus Duchon, Michael Dürr, Kevin Wiesner Kollaboratives Parkplatzmanagement: Ein Community basierter Ansatz 14 Volkmar Schau, Stefan Hellfritzsch, Gerald Eichler, Wilhelm Rossak Speed-Up: Agentenbasierte Simulation für mobile und selbstorganisierende Kommunikations- und Datenplattformen in komplexen Groÿanlagen 15 Alexander Erbe, Daniel Schober Geo meets IT ArcGIS als Plattform für ortsbezogene Anwendungen und Dienste 16 Angela Lottis, Christof Röhrig Drahtloses Assistenzsystem mit Aktivitätsmonitoring für Anwendungen im betreuten Wohnen 18 2

3 Johannes Lauer, AndreasJochem, Alexander Zipf Straÿenzustandsermittlung durch Klassikation mobiler Sensordaten von Smartphones 20 Lars Fischer Evolving Logistics: Physical-Objects Sneaker Transport (POST) 21 Carsten Kleiner, David Zhang Privacy in Location-based Services 23 Philipp Marcus, Moritz Kessel, Michael Dürr Regelgesteuerte Auswertungsrichtlinien für LBAC-Systeme 24 Andreas Bischo Dienste für Smartphones an Universitäten ein plattformunabhängiges Augmented Reality Campus-Informationssystem für iphone und Android-Smartphones 26 Jörg Roth Developing a Location-aware Calendar App Using a Mobile Context Platform 28 Fabian Ochs, Fabian Linke Notfallanwendungen mit Ortsbezug 29 Jan Gäbler, Ronny Klauck, Sebastian Schöpke Flexible Deichüberwachung mit XMPP und Cloud 30 Patrick Godefroid, Thomas Schildhauer Location-Based Social Networks und oenen Innovationsprozesse 31 Ralph Herkenhöner, Hermann de Meer Location-Aware Cloud Computing for Data Protection Law Compliance 32 Thomas Ritz, Ramona Wallenborn Ortsbezogene Anwendungen und Dienste im ecarsharing 33 3

4 Lokalisierung durch die Messung von Signallaufzeiten mittels handelsüblicher Wireless LAN Adapter Mario Haustein Professur Betriebssysteme Technische Universität Chemnitz Ortsbasierte Dienste haben innerhalb der letzten Jahre eine starke Verbreitung erfahren. Voraussetzung für deren Nutzung ist die Verfügbarkeit geeigneter Lokalisierungsdienste. Wireless LAN stellt hierfür eine Möglichkeit dar. In der Vergangenheit wurden Methoden präsentiert, die die Empfangsfeldstärke als Grundlage für eine Lokalisierung heranzogen. Einen alternativen Ansatz stellt die Messung der Signallaufzeit zwischen zwei WLAN-Endgeräten dar, die linear von der geometrischen Entfernung der Geräte abhängt. Gelingt es, die Signallaufzeit mit einer entsprechenden Genauigkeit zu messen, kann eine Schätzung der Entfernung angegeben werden. Mit mehreren Entfernungsmessungen zu bekannten Referenzpunkten ist durch anschließende Trilateration die Bestimmung der eigenen Position möglich. Ansätze zur Laufzeitmessung unterlagen in der Vergangenheit jedoch dem Problem, dass spezielle Hardware-Komponenten notwendig waren oder gar Modifikationen an der Hard- bzw. Firmware vorgenommen werden mussten. Weiterhin wurde der Acknowledge-Mechanismus von Daten-Frames des IEEE MAC-Protokolls ausgenutzt, um die Round Trip Time zwischen zwei Stationen zu messen. Allerdings musste hierfür eine Datenübertragung auf der Ebene des LLC-Protokolls stattfinden, was eine zeitaufwändige Assoziierung der WLAN- Stationen erfordert. Der hier vorgestellte Ansatz umgeht diesen Nachteil, indem zur Messung der Round Trip Time auf spezielle Datenframes des Protokolls zurückgegriffen wird, die Stromsparfunktionen realisieren und ohne Assoziierung angewendet werden können. Für die Erzeugung dieser Frames wird eine hardwareunabhängige Beispielimplementierung präsentiert. Zur Zeitmessung wird ein Zähler mit einer Auflösung von 1 µs benutzt, der laut IEEE in jedem WLAN-Adapter implementiert sein muss. Die notwendige Auflösung im Nanosekundenbereichbereich wird durch statistische Auswerteverfahren erreicht. Da die Anforderungen an die WLAN-Hardware nicht über den Standard IEEE hinausgehen, ist prinzipiell jedes Off-the-Shelf WLAN-Gerät für die Lokalisierung verwendbar. In experimentellen Messungen konnte eine lineare Korrelation zwischen der Entfernung und der Round Trip Time nachgewiesen werden, wobei sich die Messunsicherheit im einstelligen Nanosekundenbereich bewegt. -[4]-

5 indoor information infrastructure (iii): Using gyroscope, barometer and NFC sensors to capture, to reference and to locate indoor geometry on Android Roland M. Wagner, Andres Westermann*, Damian Lasnia*, Johannes Bolz, David Nöggerath, Elizaveta Karpakova Beuth Hochschule für Technik Berlin, *) Westfälische Wilhelms-Universität Münster After the introduction of the indoor information infrastructure (iii) concept at the workshop last year, this talk will report about progress and intermediate results with the focus on sensors built into the very last generation of new Android mobiles.gps can be used to capture outdoor data, but not inside buildings. Indoor geometry data is an essential element for indoor orientation and later navigation. The last generation of smartphones offers relative accurate sensors and methods to capture angles, but they do not offer distance measuring, e.g. known as distos. Therefore a known length, e.g. the vertical extent of a standard door, is used to scale the geometry to absolute lengths. The experimental results (< 8-10 % error) are promising and will be presented as an android app in this talk. Another essential problem in indoor data capturing and positioning is the determinationof the current floor level number in multi-level buildings. This can be achieved by using barometric sensors which have been introduced in Android devices recently. This method offers a practical accuracy level of approximately 30cm per level, which is sufficient to solve the problem statement. An android application making use of the barometer functionality has been developed for demonstration purposes and will be presented. Since there is no GPS reception indoors and no other positioning method offering a sufficient level of accuracy yet, the project evaluates using NFC, another technology that is becoming a standard in modern smartphones. NFC tags are placed at known and convenient locations inside buildings, e.g. door frames.their location can either be referenced in a central data model identified by their unique identifier (UID), which every NFC tag carries,or explicitly written and stored on the tag. Positioning happens by reading the tags UID or written payload data. Because the accuracy directly relates to the NFC transmitting range (<10cm), it is sufficientfor indoor localization. Also in this case, a demonstrator application has been developed and will be presented. Another goal of the project is to integrate the different communication protocols available on smartphones (WIFI, NFC, http, file system) in an extended uniform way. An everyday example is a password protected wifi access point. Currently no protocol schema is known, which combines credentials and protocols. Therefore this schema instance with a string grouped protocol & ID pattern is proposed to the workshop audience for discussion: Because NFC may also considered as another protocol, which has different (U)IDs, another example is given below, covering NFC, wifi, http and file system. -[5]-

6 A practical example is a file (name) stored on an NFC tag, although NFC does not offer file system capabilities yet. iii://nfc://iab23de/filename Taking the elements discussed above together, a further idea is to set up an OpenFloorMap initiative. A central data storage approach like OpenStreetMap seems to be difficult due to privacy aspects in more or less private building environments. Therefore the indoor information infrastructure is used to deliver the OpenFloorMap data via a flyer container and local wifi to an approaching guest. An alternative is the distribution via NFC tags for more restricted environments.another alternative is of course also the distribution via an iii web site or even attachment. -[6]-

7 Simulation WLAN-basierter Indoor- Positionierung unter Verwendung von CAD-Plänen Martin Werner Lehrstuhl Mobile und Verteilte Systeme Ludwig-Maximilians-Universität München Web: Moderne mobile Endgeräte und Smartphones wie Android-Geräte und Apple's iphone bestechen durch die Möglichkeit, viele Tätigkeiten unterwegs auszuführen, für die bis vor kurzem noch ein PC nötig war. So kann fast ohne Einschränkungen auf Webseiten zugegrien werden, und Kalender können problemlos online geführt werden. Die vielversprechendste Entwicklung liegt aber im Bereich der ortsbasierten Dienste. Auf der einen Seite kann beispielsweise ein Termin im Kalender mit einem Ort verknüpft werden und direkt aus der Kalender-App des Telefons ein Kartendienst oder eine Navigationsapplikation gestartet werden. Darüber hinaus gibt es viele spezialisierte ortsbasierte Dienste, die Zugri auf Informationen ohne aufwändige Web-Suchen ermöglichen. Auf der anderen Seite entwickeln sich ortsbasierter Dienste, die ihr Angebot in proaktiver Weise erbringen. Dazu wird die Position des Nutzers überwacht und dann basierend auf der Situation und einem Empfehlungssystem eine Empfehlung ausgesprochen. Die gröÿten ungelösten Probleme im Bereich ortsbasierter Dienste liegen derzeit bei der Behandlung des Bereiches innerhalb von Gebäuden. Zum Einen ist es nicht einfach, die Position eines mobilen Gerätes innerhalb eines Gebäudes in zufriedenstellender Genauigkeit zu bestimmen. Zum Anderen ist selten ausreichendes Kartenmaterial für das Gebäudeinnere vorhanden. Mit diesem Projekt wollen wir eine Umgebung anbieten, in der verschiedene Positionierungsmethoden auf Basis verschiedener Signalausbreitungsmodelle unter Berücksichtigung eines CAD-Raumplanes implementiert werden können, um so in Lehre und Forschung eine Experimentierumgebung zu schaen, die zwar wegen der Komplexität der Signalausbreitung die Durchführung von groÿ angelegten Feldtests nicht ersetzen, aber die Begeisterung für diesen speziellen Bereich der ortsbasierten Dienste bei Studenten und Wissenschaftlern wecken kann. Als Fernziel sehen wir eine oene Online-Plattform, in der neben CAD-Plänen von unterschiedlichen Gebäuden auch die Messdaten von Feldversuchen gesammelt werden. Auf diese Weise kann die immens aufwändige Ausmessung von Signaleigenschaften in echten Gebäuden für die wissenschaftliche Welt nutzbar gemacht werden und zur Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse im Bereich der Indoor-Positionierung beigetragen werden. -[7]-

8 Storing aggregated traces for map construction Sebastian Müller Agnès Voisard July 28, Motivation and Aim Techniques to create maps from traces are important in order to enrich map data quickly and to verify constantly the correctness of current map data. Saving traces can be a privacy breach because an individual could be identified by its traces, e.g., with the background information of his residence and workplace. One approach providing privacy is anonymization using generalization. The according metrics to this approach include k-anonymity[sweeney, 2002], l- diversity[machanavajjhala et al., 2006]. If one wants to construct a map from traces using generalization as anonymization techniques, it has to be possible to aggregate and generalize the data of traces. Current approaches of map construction from traces use a set of traces as input, see [Roth, 2008, Cao and Krumm, 2009]. In this paper, we define a process which includes every necessary data in order to construct a reliable map while providing a generalization of traces instead of a set of traces. 2 Approach 2.1 Process The process itself should guarantee one s privacy without thrust to a third party. Hence, the user does not need to send a trace somewhere. He or she gets generalized data from a data provider, adds his trace to this data, and sends the more accurate generalized data back to the provider. This process is illustrated in figure 1. The process includes basically three steps. 1) First the current and relevant part of the map including the trace aggregations is transferred to the individual contributor. The relevant parts of the map are a selection of a complete map in the area where the individual traces will be added plus a buffer. It includes all aggregated traces within this area, in other words the set of all trace aggregations within a certain area. 2) Next, the contributor merges his traces with this map. Therefore, the individual trace is included in every trace aggregation 1 -[8]-

9 1) receives trace aggregations Individual 2) adds individual trace Central Institution Aggregated Traces Trace 3) sends improved aggregations Figure 1: Process of Adding a Trace to the Trace Aggregation mean value of traces initial treshold variance traces Figure 2: Visualized Aggregated Data Structure where it fits. The trace fits if it lies within the treshold of a trace aggregation. In order to fit in the treshold the trace may be splitted. The new trace aggregation is then calculated on the basis of the existing trace aggregation and the individual trace. 3) After the calculation the new trace aggregation is sent back to the central institution where it replaces the old aggregations in the map and in case of intersections also in other maps. 2.2 Data Structure We define a data structure for trace aggregation as follows: TA = < N, V, # > where T A is the trace aggregation, N is a collection of nodes which describe the mean value of the trace aggregation, V is the variance in the traces and # is the number of trace which are included in the trace aggregation. In order to calculate the mean value one needs either a set of traces or the trace aggregation and the number of already aggregated traces. Hence, we have to store the number of traces for each trace aggregation besides the components which we already mentioned in the figure. 2 -[9]-

10 Figure 2 visualizes the attributes of the data structure. It describes the mean value of the set of traces, its variance and a certain initial treshold. 2.3 Algorithm The algorithm has to detect if a trace belongs to an already aggregated set of traces or not. In order to decide this there has to be a defined treshold in which the new trace should lie if it belongs to a certain aggregation. Later this treshold can be improved using the variance of traces. A trace can also lie partly within a treshold of a trace aggregation. In this case it may be splitted. It is also possible to use map matching algorithms to identify the belonging of a trace to a trace aggregation. For our purpose the Fréchet distance seems promising and in particular the weak nonmonoton Fréchet distance because of its shorter calculation time.[alt and Godau, 1995, Wenk et al., 2006] But, without further investigation we are not able to clearly state the best matching method for trace aggregation. After deciding which traces belongs to which trace aggregation the algorithm will improve the trace aggregation. The algorithm will iterate every point of the trace belonging to a certain trace aggregation and adjust the points in the aggreagtion by these rules: 1. for every point in the trace find the matching point trace aggregation via the perpendicular (a) if it matches exactly one point: move this point on the perpendicular towards the point in the trace by the relation 1 divided by the number of traces. (x y) new = (x y)old #+(x y)individual #+1 (b) if it matches exactly one edge: insert a new point and move this point on the perpendicular towards the point in the trace by the relation 1 divided by the number of traces. Insertion : (x y) 1,old + (n m) δ(x y) old = (x y) individual + (n m) frac 1δ(x y) old with (n m) resolved : (x y) new = (x y) 1,old + (n m) δ(x y) old Movement : (x y) moved = (x y)new #+(x y)individual #+1 Next: move also the outer points of the edge on their perpendicular towards the point in the trace by the relation 1 divided by the number of traces times the relation length of the edge minus distance from the point divided by the length of the edge. Resolve Crossing on the P erpendicular : (x y) 1,old +(i j) δ(x y) old = (x y) individual +(i j) frac1δ(x y) old 3 -[10]-

11 with (i j) resolved : (x y) individual,outer = (x y) 1,old +(i j) δ(x y) old Movement : (x y) outer,new = (x y)outer,old #+(x y)individual,outer (n m) #+1 (c) if it matches an edge and a point: choose the point (d) if it matches two edges: choose the edge which ends the nearest on one side. If this is undecideable: decide randomly. It is necessary to choose only one edge because otherwise the effect would be doubled The following listing shows an example of one trace and one trace aggregation: Trace aggregation: (5,7), (6,7), (7,7), (8,7), (9,7); Number of Traces: 5 ; Treshold: 1 Individual Trace: (5,7.5), (5.5,7.4), (7,7.3); New Trace aggregation: (5,7.1), (5.5,7.08), (6,7.073), (7,7.06), (8,7), (9,7); Number of Traces: 6 ; Treshold: 1 3 Conclusion The proposed approach is an idea to solve privacy issues when constructing maps from traces. It is based on generalization. Another approach would be adding noise in order to fulfill metrics like differential privacy[dwork, 2006] or similar. The approach is not complete. This paper focusses on the data structure, there are no maps generated. The idea is to base current approaches on this data structure, which could be done in future research. Also the illustrated algorithm is only a snapshot of combining a trace and a trace agrregation. In future research it should be described how trace aggregations in a map are found, splitted, and merged. Furthermore, the proposed data structure is not a method to preserve privacy. In order to preserve privacy the aggregation has to be combined with algorithms that check for privacy metrics based on generalization. References [Alt and Godau, 1995] Alt, H. and Godau, M. (1995). Computing the fréchet distance between two polygonal curves. Int. J. Comput. Geometry Appl., pages [Cao and Krumm, 2009] Cao, L. and Krumm, J. (2009). From gps traces to a routable road map. In Proceedings of the 17th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, GIS 09, pages 3 12, New York, NY, USA. ACM. [Dwork, 2006] Dwork, C. (2006). Differential privacy. In in ICALP, pages Springer. 4 -[11]-

12 [Machanavajjhala et al., 2006] Machanavajjhala, A., Gehrke, J., Kifer, D., and Venkitasubramaniam, M. (2006). l-diversity: Privacy Beyond k-anonymity. In 22nd IEEE International Conference on Data Engineering. [Roth, 2008] Roth, J. (2008). Extracting line string features from GPS logs. In 5. GI/ITG KuVS Fachgespräch Ortsbezogene Anwendungen und Dienste, Nürnberg, Germany. Schriftenreihe der Georg-Simon-Ohm-Hochschule Nürnberg Nr. 17. [Sweeney, 2002] Sweeney, L. (2002). k-anonymity: a model for protecting privacy. Int. J. Uncertain. Fuzziness Knowl.-Based Syst., 10: [Wenk et al., 2006] Wenk, C., Salas, R., and Pfoser, D. (2006). Addressing the need for map-matching speed: Localizing globalb curve-matching algorithms. In SSDBM, pages [12]-

13 Robustes Mapmatching hoch aufgelöster, fahrzeugbasierter GPS-Tracks Wolf A. Heidrich, Martin Schulze {wolf.heidrich Moritz Kessel, Martin Werner {moritz.kessel Abstract Die Verwendung von mobilen GPS-Empfängern hat in den vergangenen Jahren drastisch zugenommen. Somit stehen mittlerweile nicht nur für den privaten Gebrauch auf dem eigenen Smartphone, sondern auch für den Telematikbereich hochgenaue Positionsdaten zur Verfügung. Diese können verwendet werden um darauf aufbauend fortschrittliche Dienste zu entwickeln. Um diese Positionsdaten sinnvoll nutzen zu können, ist eine Mapmatching genannte Technik notwendig, die die einzelnen Positionsmessungen mit den Straßen einer digitalen Karte derart verknüpft, dass diese Straßen in der Realität auch tatsächlich befahren wurden. Gelingt dies, können aus den gematchten Positionsdaten Informationen gewonnen werden, die für die fortschrittlichen Dienste verwendet werden können. Diese Arbeit basiert auf einem Teil der unter [1] angegebenen Diplomarbeit und stellt ein Mapmatching-Verfahren vor, das geeignet ist, hoch aufgelöste GPS-Tracks, die von Fahrzeugen aufgezeichnet wurden, zuverlässig auf ein digitales Straßennetz zu matchen. Hoch aufgelöst bedeutet in diesem Fall, dass die Samplingrate der GPS-Tracks sich durchschnittlich in einem Bereich von 1-2 Trackpoints/Sekunde befindet. Bei dem vorgestellten Mapmatching-Verfahren kommt das Prinzip der Multiple Hypothesis Technique (kurz: MHT), das erstmals von Reid in [2] vorgestellt wurde, zum Einsatz. Ein MHT-basierter Mapmatching-Algorithmus besteht im Prinzip immer aus zwei Teilen: dem Aufbau der Hypothesen und der Reduktion der Hypothesen. Für beide Teile werden in dieser Arbeit neue Techniken vorgestellt, die die Genauigkeit und Verwendbarkeit eines Mapmatching-Ergebnisses erhöhen. Während des Hypothesenaufbaus sorgt eine neue Gewichtungsfunktion für Kandidaten-Links in Kombination mit einer Technik, die für jeden Trackpoint einen besseren senkrechten Match sucht, dafür, dass auch über Tunnelstrecken hinweg ein zusammenhängendes Mapmatching-Ergebnis erzeugt wird. Die Hypothesenreduktion wird mithilfe neuer Verfahren dynamischer und intelligenter durchgeführt als sonst üblich. Die Evaluation des Algorithmus fand anhand von in München selbst aufgezeichneter GPS-Tracks statt. Bei der Aufzeichnung der Tracks wurde darauf geachtet, dass Routen mit unterschiedlicher Straßencharakteristik befahren wurden, so dass eine Verwendbarkeit des Mapmatching-Algorithmus in allen gängigen Szenarien gewährleistet ist. Die Evaluation zeigte, dass sich der entwickelte MHT-basierte Mapmatching-Algorithmus, auch im Vergleich zu anderen, dem Stand der Technik entsprechenden Mapmatching-Algorithmen, hervorragend zum Mapmatching hoch aufgelöster fahrzeugbasierter GPS-Tracks eignet. Referenzen [1] HEIDRICH, WOLF A.: Mapmatching von GPS-Tracks zur automatisierten Qualitätsanalyse von Verkehrsinformationen. Diplomarbeit, [2] REID, DONALD B.: An Algorithm for Tracking Multiple Targets, IEEE Transactions on Automatic Control, 24: , [13]-

14 Kollaboratives Parkplatzmanagement: Ein Community basierter Ansatz Markus Duchon Siemens Corporate Technology CT T DE IT 1 Otto-Hahn-Ring Munich, Germany Michael Dürr, Kevin Wiesner Mobile and Distributed Systems Group Department for Informatics Ludwig-Maximilians-University Munich, Germany Kurzfassung: Der zunehmende Verkehr ist ein zentrales Problem insbesondere für die schnell wachsenden städtischen Regionen. Dabei spielt auch der sogenannte Parkplatzsuchverkehr eine wesentliche Rolle. Dieser kann, nach dem Bundesumweltamt 1, an verkaufsoffenen Samstagen bis zu 75% des gesamten innerstädtischen Verkehrs ausmachen. Nach den Daten von Transportation Alternatives 2 wird pro Jahr (in einem Gebiet von 15 Blocks in Manhattans Upper West Side) eine Distanz von rund km bei der Suche nach Parkplätzen zurückgelegt. Mit dem hier vorgestellten kollaborativen Parkplatzmanagement System soll versucht werden diesen Verkehr zu minimieren, wobei die notwendigen Informationen sowohl von Mitgliedern einer Gemeinschaft bereitgestellt als auch genutzt werden. Zur Erkennung von Parkvorgängen sollen herkömmliche Smartphones, die als Sensoren fungieren, verwendet werden und Freundschaftsbeziehungen und weitere Kontextinformationen aus sozialen Netzen, um diese geeignet unter den Mitgliedern der Gemeinschaft zu verteilen. Basierend auf den Sensorinformationen und unter Verwendung von Geoinformationssystem wird die Validität möglicher Parkplätze überprüft bevor diese über das System zur Verfügung gestellt werden. Dabei sollen neben der reinen Position auch andere Parameter wie z.b. das historische Parkverhalten der Gegend oder ortsbezogende Restriktionen berücksichtigt werden. Durch eine Kombination mit bestehende Navigationslösungen wäre eine direkte Wegführung zu einem Parkplatz möglich, der dem eigentlichen Ziel am nächsten liegt. Das Ziel ist eine Verringerung des Parkplatzsuchverkehrs und damit eine Entlastung des gesamten Verkehrsnetzes. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst unterschiedliche Verfahren und Ansätze vorgestellt, die eine Erkennung von Parkvorgängen mithilfe mobiler Endgeräte gewährleisten. Dabei werden auch Möglichkeiten zur effizienten Kommunikation bzw. Verbreitung dieser Informationen aufgezeigt. Im weiteren Verlauf wird ein Ansatz zur Priorisierung vorgestellt, der eine feingranulare Bereitstellung der Parkplatzinformationen innerhalb der Parkplatzgemeinschaft erlaubt. In diesem Zusammenhang werden Freundschaftsbeziehungen, vergleichbar mit denen sozialer Netze, genutzt, um eine Hierarchie zur Informationsdistribution abzuleiten. Wegen dem Austausch sensibler Positions- und Bewegungsdaten zwischen den Mitgliedern, wird eine sichere und zuverlässige Infrastruktur eingesetzt, die am Lehrstuhl für mobile und verteilte Systeme entwickelt wurde. Basierend auf der prototypischen Implementierung wurden Nutzertests unter realen Bedingungen durchgeführt deren Ergebnisse diskutiert werden. Abschließend werden die Erkenntnisse des kollaborativen Parkplatzmanagements zusammengefasst und ein Ausblick auf zukünftige Arbeiten gegeben. 1 zuletzt aufgerufen am zuletzt aufgerufen am [14]-

15 Abstrakt zum 8. Fachgespräch GI/KuVS Fachgespräch, LMU München, 8./ GI/KuVS-Fachgespräch Ortsbezogene Anwendungen und Dienste SpeedUp: Agentenbasierte Simulation für mobile und selbstorganisierende Kommunikationsund Datenplattform in komplexen Großlagen Volkmar Schau 1, Stefan Hellfritzsch 1, Gerald Eichler 2, Wilhelm Rossak 1 1 Friedrich Schiller Universität Jena, Fakultät für Mathematik und Informatik 2 Deutsche Telekom AG, Laboratories Das Projekt SpeedUp beschäftigt sich mit der Unterstützung der Einsatzkräfte (Feuerwehr, Rettungsdienst und Polizei, kurz BOS) in Katastrophensituationen [Spe11]. Projektziel ist eine behördenübergreifende Zusammenarbeit mit IT Unterstützung zum gezielten Einsatz der verfügbaren Ressourcen am Einsatzort. Die Kommunikation am Einsatzort erfolgt über ad hoc Funknetzwerke, um einen effizienten, digitalen Datenaustausch zu ermöglichen [SSE10]. Die Wahl der Vernetzungsstrategie ist, wegen ihrer besonderen Eignung in dynamischen ad hoc Netzwerken, auf mobile Agenten [BR05] gefallen. Agenten sind Software Einheiten, die selbstständig eine ihnen übertragene Aufgabe erfüllen [Woo02]. Die Herausforderung in SpeedUp besteht in der Findung von Strategien zur wirkungsvollen Migration von Agenten durch ein dynamisches, ortveränderliches und instabiles Netz bei realen Einsätzen. Hierbei ist mit der Erweiterung des Funknetzwerkes um neue Einsatzkräfte oder im ungünstigeren Fall mit einer Netzpartitionierung zu rechnen [SSE10, SEE + 11]. Kann die Bewegung der Knoten, und die damit verbundenen Änderungen der Verbindungsqualitäten, in einem gewissen Umfang eingeschätzt werden, besteht eine große Chance zur Anpassung für die Fortbewegungsstrategie in dynamischen, lokationsbezogenen und ortveränderlichen Netzen. Informationen über die zukünftigen Positionen, liefern Knotensimulationen. Simulationen zeigen sich als wirkungsvolles Mittel, wenn Anpassungen im realen Katastropheneinsatz zeitkritisch oder gar unmöglich sind [Mue01]. Sie ermöglichen einen Einblick in die Funktionsweise von komplexen und schwer zu beherrschenden Systemen bzw. werden eingesetzt, um Methoden zu ermitteln, die Leistungsfähigkeit eines Systems zu steigern [Chu04]. Ein Weg, Agenten mit Wissen über den möglichen und zukünftigen Verlauf der Bewegung bei einem Einsatz auszustatten, ist die Verwendung von Trainingssimulation unter der Nutzung evolutionärer Ansätze. Ein Agent kann mit geeigneten evolutionären Techniken im Vorfeld mit Simulationsdaten an eine, im Verlauf des Einsatzes wahrscheinliche Knotenbewegung angepasst werden. Eine selbstorganisierte Justierung während des Einsatzes wird, basierend auf geeigneten Kartenmodellen, damit möglich. [BR05] Braun, P.; Rossak, W.: Mobile Agents: Basic Concepts, Mobility Models and the Tracy Toolkit. Morgan Kaufman, 2005 [Chu04] Chung, C.: Simulation Modeling Handbook: A Practical Approach. CRC Press, 2004 [Mue01] Müller, N.: Einführung in die ereignisgesteuerte Simulation. Universität Trier, Abteilung Informatik, WS 2001/2002 Vorlesungsskript [Spe11] SpeedUp Konsortium Homepage: URL (gesehen ) [SSE10] Schau, V.; Späthe, S.; Eichler, G.: SpeedUp: Mobile und selbstorganisierende Kommunikationsund Datenplattform für komplexe Großlagen, Tagungsband zum 7. GI/KuVS-Fachgespräch "Ortsbezogene Anwendungen und Dienste, Logos-Verlag, Berlin, 2010 [SEE + 11] Schau, V.; Erfurth, C.; Eichler, G.; Späthe, S.; Rossak, W.: Geolocated Communication Support in Rescue Management. Proc. 8 th Int. Conf. on Information Systems for Crisis Response and Management, Lisbon 2011 [Woo02] Wooldridge, M.: Intelligent Agents: The Key Concepts. In Multi-Agent-Systems and Applications. University of Liverpool, Department of Computer Science Springer-Verlag, [15]-

16 8. Fachgespräch der GI-Fachgruppe KuVS Alexander Erbe Ortbezogenen Anwendungen und Dienste Daniel Schober Geo meets IT ArcGIS als Plattform für ortsbezogene Anwendungen und Dienste Autoren Alexander Erbe, Professional Services Daniel Schober, Manager Team Education ESRI Deutschland GmbH Ringstraße Kranzberg Kurzfassung Potenziale ortsbezogener Anwendungen und Dienste Geoinformationstechnologien (G-IT) erobern den mobilen Massenmarkt. Viele Firmen versorgen Konsumenten mit alltagstauglichen Applikationen zur Navigation, Orientierung, Umkreissuche, etc. auf mobilen Endgeräten. Die Basis hierfür sind standortbezogene Dienste (engl. Location Based Services - LBS), die dem Endbenutzer unter Zuhilfenahme von positionsabhängigen Daten selektive Informationen liefern. Die Anbieter der Dienste und Applikationen nutzen hierfür zum Teil Standards und Methoden aus der Geoinformatik, bedienen sich aber vorrangig gängiger IT-Standards und aktueller Web-Technologien. Esri bietet mit ArcGIS ein vollständiges System für die Verwaltung, Analyse und Verteilung von Geodaten. Mit ArcGIS Server können diese Geodaten als Web-Service bereitgestellt werden Diese Web-Services basieren auf gängigen IT- und auf geo-zentrischen OGC-Standards und können somit von verschiedensten Klienten auf unterschiedlichen Plattformen genutzt werden. Anwendungsszenarien reichen von Auskunftslösungen für Freizeit und Tourismus über Bürgerinformations- und Bürgerbeteiligungsangebote bis hin zu hochfunktionalen, workflow-orientierten Applikationen, die mit bestehenden Fachanwendungen interagieren. Entwickeln mit ArcGIS Die technologische Entwicklung in Richtung Web hat auch den Einsatz von GIS geändert. Gerade im Kontext von mobilen und webbasierten Anwendungen stehen Herausforderungen an, denen sich die Industrie und die Hochschule gleichermaßen stellen müssen. ArcGIS ist ein Geoinformationssystem, welches fertige Lösungen in den Bereichen Desktop, Server, Mobile und in der Cloud bereithält. Zusätzlich stehen zahlreiche Werkzeuge und Möglichkeiten zur Verfügung, diese Lösungen nach eigenen Wünschen anzupassen und zu erwei- -[16]-

17 8. Fachgespräch der GI-Fachgruppe KuVS Alexander Erbe Ortbezogenen Anwendungen und Dienste Daniel Schober tern. Dadurch ist es möglich, ArcGIS nahtlos in die eigene Infrastruktur oder in eigene Anwendungen zu integrieren. Für die mobilen Plattformen ios, Android und Windows Phone bietet Esri jeweils eine fertige App und ein SDK zum Entwickeln eigener Geo-Anwendungen. Diese nutzen ArcGIS Server Web-Services für die Darstellung, Erfassung und Analyse von Geodaten (siehe Abbildung). Innovative Studiengänge stürzen sich auf die Entwicklung von Anwendungen im mobilen Bereich, insbesondere für die mobilen Plattformen ios und Android. Aber auch das Interesse am Einsatz von geointelligenten Lösungen im Web ist nach wie vor ungebremst. Mit der ArcGIS Plattform stehen enorme Potenziale für die Entwicklung innovativer ortsbasierter Anwendungen und Dienste für verschiedenste Szenarien bereit. So können plattformübergreifende und standardbasierte Dienste und Anwendungen erzeugt werden, welche die umfangreichen Verwaltungs-, Geoverarbeitungs- und Darstellungsfunktionalitäten nutzen und auch erweitern können. Esri bietet Geotechnologien auf Basis gängiger IT-Standards an und unterstützt Entwickler bei der Entwicklung von geointelligenten Anwendungen. -[17]-

18 Drahtloses Assistenzsystem mit Aktivitätsmonitoring für Anwendungen im betreuten Wohnen Angela Lottis, Christof Röhrig Fachhochschule Dortmund, Fachbereich Informatik, Emil-Figge-Str. 42, Dortmund Abstract Bis zum Jahre 2050 wird in Deutschland jeder Dritte 60 Jahre oder älter sein. Dazu tragen die allgemein hohe Lebenserwartung, die Alterung der geburtenstarken Jahrgänge und die sinkende Geburtenrate bei. Mit zunehmenden Alter steigt das Risiko auf die Hilfe von Familienangehörigen angewiesen zu sein. Jedoch leben Familien z.b. aus beruflichen Gründen seltener generationsübergreifend zusammen. Alternativ können Pflegedienste die Betreuung hilfsbedürftiger Menschen übernehmen. Doch eine 24-Stunden Betreuung wird wahrscheinlich aus Kostengründen nicht immer möglich sein. Zudem kann das Pflegepersonal die wachsende Belastung wohl in den kommenden Jahren nur schwer tragen. Gleichzeitig besteht der Wunsch älterer Menschen möglichst lange eigenständig in der eigenen Wohnung zu leben. Da sich die Wohnung, durch Einschränkungen der Bewegungsfreiheit mit zunehmendem Alter, immer weiter zum Lebensmittelpunkt entwickelt, muss diese der Lebenssituation sukzessive angepasst werden. Veränderungen sind hierbei in der Barrierefreiheit und in Zukunft auch vermehrt, im Einbringen von technischen Assistenzsystemen zu sehen. Innovationen, wie Technologien aus dem Forschungsbereich des Ambient Assisted Living, zu Deutsch von der Umgebung unterstütztes Wohnen, finden hier eine Einsatzmöglichkeit. Technische Hilfsmittel können drahtlose Sensornetzwerke sein, die Funknetzte mit Lokalisierungsfunktion realisieren. Diese bestehen aus mobilen und stationären Sensorknoten, die drahtlos miteinander kommunizieren. Die stationären Sensorknoten werden dauerhaft mit Netzstrom versorgt und dienen als Ankerpunkte zur Lokalisierung der mobilen Knoten. Betreute Personen tragen einen mobilen Sensorknoten, der Vitaldaten erfasst und lokalisiert werden kann. An den stationären Knoten kommen permanent die Vitaldaten und die sensorischen Daten der Umgebung zusammen. Zusätzlich dient ein Knoten als Schnittstelle zu der Haupteinheit, die die vorliegende Situation mittels der erhalten Informationen analysiert und dementsprechend agiert. Die Daten der Umgebung werden von den Sensorknoten aufgenommen, die sich in der Wohnung verteilt befinden. Das drahtlose Assistenzsystem soll älteren und körperlich eingeschränkten Menschen ein selbstständigeres und sicheres Leben in dem gewohnten Umfeld ermöglichen. Ein Nachrüsten von Wohnungen wird durch den Einsatz von drahtlosen Sensornetzwerken erleichtert und die Sensorknoten können in die gewohnte Umgebung integriert werden. Mittels der erfassten -[18]-

19 Informationen über die Wohnumgebung des Anwenders und ein kontinuierliches Monitoring von Vitaldaten und Aktivität können Parameterabweichungen in Verhaltensmustern erkannt und als Notsituationen rechtzeitig behandelt werden. -[19]-

20 Straßenzustandsermittlung durch Klassifikation mobiler Sensordaten von Smartphones Abstract: Johannes Lauer, Andreas Jochem, Alexander Zipf Lehrstuhl für Geoinformatik, Geographisches Institut, Universität Heidelberg Moderne handelsübliche "Smartphones" verfügen heutzutage über hohe Rechenkapazitäten und sind mit einer Vielzahl hochempfindlicher Sensoren wie zum Beispiel GPS, Gyroskop, Beschleunigungs- und Orientierungssensoren ausgestattet. Analyse, Auswertung und Fusion dieser Sensoren können für eine große Anzahl mobiler Anwendungen herangezogen werden. Die Anwendungsbereiche, welche auf diese Sensoren zurückgreifen reichen von einfachen Geschicklichkeitsspielen bis hin zu sehr komplexen Verfahren, mit welchen sich die Positionen der Nutzer innerhalb von Gebäuden bestimmen lassen. Wie in einigen Arbeiten schon aufgezeigt wurde, können einige dieser Sensoren, insbesondere die Beschleunigungssensoren, dazu herangezogen werden, um Schlaglöcher in Straßen und Wegen zu detektieren. Kenntnisse über den aktuellen Straßenzustand sind sowohl für Autofahrer als auch für die zuständigen Straßenbauämter von enormer Wichtigkeit. In dieser Arbeit sollen sowohl GPS, Orientierungs- als auch Beschleunigungssensoren aus einem Android Smartphone ausgelesen, analysiert und zur Klassifikation des Straßenzustandes verwendet werden. Dabei wird eine Einteilung der Straßen in die Klassen (i) einwandfreier (ii) mittelmäßiger (iii) unbrauchbarer Straßenzustand sowie in (iv) Schotterstraßen vorgenommen. Zur Messung von Trainingsdaten für lernbasierte Klassifikationsverfahren bedarf es allerdings der Aufnahme geeigneter Referenzmessungen des jeweiligen Straßentyps. Die Aufnahme dieser Referenzmessungen als auch die der zu klassifizierenden Straßen erfolgt durch Abfahren der Straßen mit einem Messfahrzeug. Dabei wird das Smartphone in einer extra dafür konzipierten Halterung am Fahrzeug montiert. Durch den Aufbau einer Client- Server Architektur ist es möglich die Werte der Sensoren in sehr kurzen Zeitabständen vom Smartphone direkt an einen Server zu übermitteln und diese in einer Datenbank für spätere Analysen abzulegen. Die Klassifikation der Straßen in die oben genannten Klassen erfolgt anschließend unter Anwendung eines überwachten Klassifikators (hier: Decision Tree) auf Basis der Beschleunigungsvektoren. Eine Normalisierung dieser Vektoren erfolgt dabei unter Einbeziehung der Orientierungssensoren. Durch die Verwendung mehrerer Clients ist es möglich Referenzmessungen im großen Umfang sehr schnell zu erfassen, um somit die Genauigkeit der Klassifikation des Straßenzustandes zu erhöhen. Eine Bewertung der Klassifikation erfolgt anhand der erhobenen Referenzdaten bzw. durch Verwendung unabhängiger Straßendaten (bspw. OpenStreetMap). -[20]-

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